MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4379796228 · doi:10.2514/6.2023-4465

Risk assessment related to PD activity in electrical insulation systems of machines in flammable environment

2023· article· en· W4379796228 sur OpenAlexaff
Robin Acheen, Thierry Lebey, Bruno Masson, Thibaut Vozy, Philippe Bottein, Xavier Choeur, Maxime Colin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and Detonation Processes
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlammable liquidJet fuelAviationAutomotive engineeringContext (archaeology)Ignition systemElectric power systemEnergy carrierInsulation systemReliability (semiconductor)PropulsionAerospaceJet engineHazardous wasteEnvironmental scienceEngineeringPower (physics)Aerospace engineeringElectrical engineeringRenewable energyWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-4465.vid Reliability of insulation systems is a matter common to many transportation applications. In the aeronautic industry, the concept of “More Electrical Aircraft” was first developed with the aim of rationalizing the energy aboard aircraft. Nowadays, the main perspectives of aviation are associated with the development of hybrid or all electric propulsion systems. The emergence of these concepts leads to increasing demands for electric energy and therefore to a global increase of voltage levels which, in turn, bring phenomena that affect the electrical systems, such as Partial Discharges (PD). In an aviation power chain, some systems are more at risk in case of PD inception as they are located in hazardous areas. In particular, fuel pumps and their supply systems are located in flammable zones. In this context, the aim of this paper is twofold: to assess if the presence of PD activity in the machine insulation systems can lead to the ignition of fire in the surrounding gaseous environment; and to study the potentiality of inception and effect of PD when the machine is immersed in jet fuel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetCombustion and Detonation ProcessesTravaux en français237 207